EXCEL 차트 종류 및 용도 알아보기
CHART는 데이터 흐름을 다양한 형태의 그래프로 만들어 시각적인 데이터 흐름을 한눈에 파악할 수 있다. CHART는 분석하려는 데이터 유형에 따라서 다양한 형태로 만들 수 있으며 기본적으로 만들어진 차트에 레이아웃과 스타일을 적용하면 보다 직관적이고 시각적인 차트가 된다. 지금부터 데이터 종류에 맞고 데이터 표현에 가장 적합한 차트의 용도와 종류를 알아보자
1. EXCEL 가로 막대형 차트 vs 세로 막대형 차트 비교하기
사원별 실적 현황이나 부서별 파매 실적 등과 같은 간단한 두 가지 이상의 데이터를 비교하거나 여러 개의 데이터 추이를 파악할 때 자주 사용된다. 세로 막대형 차트에서는 2차원, 3차원 세로 막대형과 원통형, 원뿔형, 그리고 피라미드형 차트를 만들 수 있다. 가로 막대형 차트는 세로 막대형 차트와 방향만 다르지만 시각적으로 뛰어난 장점이 있다. 가로 막대형 차트는 일정한 기간의 두 가지 데이터를 비교하거나 두 그룹 사이의 데이터를 비교할 때 유용하게 사용된다.
2. EXCEL 꺾은선 형 차트 vs 원형 차트 비교하기
주로 주식의 변동이나 시간대별 접속률과 같이 많은 데이터의 변화 추이를 파악할 때 사용한다. 꺾은선형 차트는 각 데이터를 선으로 연결하여 표시하므로 다른 차트보다 데이터의 추이를 파악하기에 적당한 차트이다. 거주지 분포나 서울의 지역 시장 점유율과 같은 하나의 분야에서 데이터 분포를 나타내려고 할 때 원형 차트를 사용한다. 원형 차트는 2차원과 3차원으로 만들 수 있다.
3. EXCEL 영역형 차트 vs 분산형 차트 비교하기
시간에 따른 데이터의 추이를 표시할 때 사용되며 주로 월별 수익률이나 시간대별 접속률 등이 영역형 차트로 표시된다. 꺾은선형과 비슷한 형태로 데이터 추이가 채워진 도형 형태가 표시되며 두 가지 이상의 데이터 추이를 함께 표시할 수 있고 2차원과 3차원으로 만들 수 있다. 분산형 차트는 연령대별 실업률이나 부서별 거주지 분포와 같이 특정한 그룹의 데이터 분포를 표시할 때 사용한다. 데이터 분포를 점으로 표시하는 차트와 데이터 분포를 점, 과 선으로 표시하는 차트로 구분하여 만들 수 있다.
4. EXCEL 표면형 차트 vs 방사형 차트 비교하기
표면형 차트는 두 개의 데이터 집합 사이에서 최적의 조합을 찾을 때 유용하게 사용된다. 이를 이용하면 색과 무늬를 이용해 유사 범위에 있는 값의 범위를 표시할 수 있고 값의 범위를 표시해야 하기 때문에 항목과 데이터 계열이 모두 숫자 데이터인 경우에만 사용 가능하다. 방사형 차트는 중심점을 기준으로 여러 항목의 길이나 위치 등을 상대적으로 차트형태 표시하여 데이터 분포를 확인할 수 있는 차트이며 레이터 차트라고 부르기도 한다.
5. EXCEL 트리 맵 차트 vs 선버스트 차트 비교하기
트리 랩 차트는 선택한 영역의 데이터를 계층적 구조로 표시하는 차트로 개별 항목 값의 추이보다 항목의 분포와 비율을 판단할 때 유용하다. 가장 상위 계층은 개별 적인 색상으로 구분하고 같은 계층은 각 항목의 비율에 따라 작은 사각형이 표시된다. 선버스트 차트도 트리 맵과 같이 선택한 영역의 데이터를 계층적 구조로 표시한다. 트리 맵이 작은 사각형의 크기로 데이터의 비율을 표시한다면 선버스트 차트는 원형의 작은 고리를 이용하여 계층 구조 및 각 항목의 비율을 표시한다.
6. EXCEL 주식형 차트 vs 폭포 차트 비교하기
주식형 차트는 주식 분포와 같은 일정한 기간 동안 값의 변화 추이를 확인하는 차트로 캔들 차트라고 부른다. 당일의 값의 변화를 동시에 표시하기 때문에 주가의 동향을 표현할 때 대표적으로 사용된다. 폭포 차트는 월 별 금액의 변동 추이를 파악할 때 유용하다. 막대 색상에 따라 증가하고 감소한 항목을 판단할 수 있으며 막대 크기가 변동 폭을 표시한다.
지금까지 EXCEL이 가지고 있는 차트의 종류와 용도에 대해 알아보았다
엑셀로 데이터 추이를 분석할 때 차트를 많이 사용한다. 차트를 만들 때에는 예쁘고 멋있는 차트를 만들기보다는 분석하려는 데이터의 종류를 파악하고 데이터 표현에 적합한 차트를 선택해야 데이터 흐름을 쉽게 분석하거나 비교할 수 있다. 차트의 종류와 용도를 정확히 파악하여 데이터를 다양한 형태의 그래프로 만들고 시각적인 데이터 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 차트 만들어보자
주식투자 다이어리
삼각형 패턴은 기술적 분석으로 시장을 접근할 떄 자주 사용되는 패턴 중 하나로 주가가 방향을 결정하기전 자주 나오는 것이다. 기본적으로 고점을 연결한 추세선과 저점을 연결한 추세전 두가지가 사용되며 이러한 추세선을 돌파하거나 이탈할 때 방향이 결정된다고 보는 이론이다. 삼각형 패턴의 종류로 대칭삼각형, 상승삼각형, 하락삼각형, 확대삼각형이 있다.
대칭삼각형은 지지선과 저항선이 수렴하면서 같은 빗변을 형성할 떄 만들어진다. 서로 만나는 상승추세선과 하락추세선을 가지고 있으며 돌파시 방향이 결정되고 매수시기가 되는 것이다.
위 차트에서 A-B 의 상승 추세선이 형성되어 있으며, C-B의 하락추세선이 형성되어 있음을 알 수 있다. 이 두선이 만나는 B지점을 정점이라하며 주가가 대칭삼각형패턴을 완성한 이후 추세선 상단을 돌파하는 D시점이 매입시점이 되는 것이다.
이때 상승폭은 A, B, C 삼각형의 밑변만큼 상승할 가능성이 높다. 따라서 매수 이후 목표치는 보통 위 그림처럼 삼각형의 밑변의 크기만큼의 1차 목표치를 설정한다.
상승삼각형은 저항선이 수평이고, 지지선은 우상향 기울기의 상승 추세선으로 만들어져 직각 삼각형 형태를 보인다. 이런 패턴은 대량 거래를 동반한 가격의 상향 돌파가 발생하면서 완성되는 것이다.
목표가격은 돌파 시점에서 측정하는데 삼각형 밑변의 길이 만큼 올라간 가격이다. 삼각형의 꼭지점에 다다를수록 거래량이 꾸준하게 감소하다가 상향 돌파와 함께 증가한다.
하락삼각형은 상승삼각형의 정반대의 모습으로 지지선이 수평이고 저항선은 우하향 기울기의 추세선으로 만들어져 삼각형 형태를 보이는 지속형 패턴의 일종이다. 이러한 패턴은 하락국면의 중간에 나타나며 향후 하락을 예고하는 패턴이다.
확대삼각형은 상당히 보기 드문 패턴중에 하나이다. 이 패턴의 형태는 대칭삼각형을 앞뒤로 뒤집어 놓은 모습이기 때문에 삼각형의 꼭지점이 아닌 밑변에서 거래량이 꾸준하게 증가하면서 기존 추세가 지속되는 패턴이다. 확대삼각형이 형성된 이후 추세선을 이탈하는 방향으로 주가의 차트형태 방향이 결정되는 것을 알 수 있다.
삼각형 패턴 다음으로 자주 사용되는 것이 쐐기형 패턴입니다. 주가의 움직임은 항상 확산과 수렴의 과정을 거치기 떄문에 이런 식의 수렴하는 패턴이 많이 발생하게 되고 확률적으로 이런 패턴이 발생했을 때 주가의 움직임을 예측해 볼 수 있습니다. 그러나 단지 예측일 뿐이지 패턴 하나만 가지고 투자를 해서는 안될 것입니다.
쐐기형 패턴도 삼각형 패턴처럼 두개의 추세선을 가지고 만들어지며 두개의 추세선안세어 등락을 반복하면서 그 폭이 좁아지게 된다. 이러한 모양이 쐐를 닮아 쐐기형 패턴이라고 불린다.
쐐기형 패턴은 상승형과 하락형의 두가지로 나누어지는데 추세방향과 반대 방향으로 만들어진다. 즉 상승추세에서 하락쐐기형이, 하락추세에서 상승 쐐기형이 만들어진다.
하락쐐기형은 상승하던 주가가 저항라인을 돌파히자 못하고 지지라인 사이에서 수렴할 떄 만들어지는 패턴으로 패턴이 만들어지는 동안 거래량이 줄어들며 쐐기형을 이탈할 떄 거래량이 증가하는 특성이 있다.
상승쐐기형은 하락하던 주가가 지지라인의 지지를 받지만 반등하지 못하고 수렴하는 형태의 모습으로 역시 지지라인을 이탈할 떄 거래량이 터지며 하락을 지속하게 되는 패턴입니다.
직사각형 패턴은 흔히 박스권이라 부르는 장세에서 나옵니다. 주가가 위 아래 박스권에 갖혀서 움직이는 횡보장세에 나타나며 횡보하는 기간이 길수록 돌파 이후 추세가 크게 움직이는 특성을 가지고 있습니다. 즉 횡보한 기간만큼 상승 또는 사락할 가능성이 높다고 보면 되겠습니다.
직사각형 패턴은 상승직사각형과 하락직사각형 두개의 패턴으로 구분이되며 그림을 살펴보면 아래와 같습니다.
주가가 횡보하면 수렴하는 형태의 쐐기형이나 삼각형 패턴이 나오는 경우가 많지만 증시에 특별한 모멘텀이 없으면서 투자자들이 관망이 늘어나면 이러한 박스권 형태의 사각형 패턴이 나오게 된다.
이 때는 추세매매를 따라 돌파시 매수한다면 손실도 입는 시기로 박스권이라 생각된다면 추세가 정해지기 전까지 섣부른 매매보다 관망하며 추세가 생길때까지 기다리는 것이 현명한 방법일 것입니다.
코스피 주봉의 흐름입니다. 2009년 반등하던 증시는 2010년 오랜기간 박스권에 갖혀있습니다. 이럴 때는 추세매매보다 단기매매나 비추세 매매로 시장을 대응하거나 매매를 쉬는 것이 낫습니다. 그 이후 사각형을 돌파하며 추세가 형성되어 상승하는 모습을 보이고 있습니다.
사각형의 패턴이 없이 강하게 상승하는 종목도 있지만 일반적인 주식의 경우 박스권의 흐름을 거치면서 상승하게 됩니다. 그 이유는 상승하던 주가가 무한정 오를 수 없기 때문입니다. 중간중간 조정의 시간을 거치게 되는데 이때 박스권의 흐름 생성이 되는 것입니다.
장기투자자라면 이러한 사각형 박스권의 패턴이 나올 때 지지라인을 이탈하지 않는다면 홀딩하는 전략이 좋으며 단기투자자라면 사각형의 하단에서 매수하여 상단헤서 매도하는 박스권매매도 가능합니다.
추세란 주가가 일정한 방향으로 움직인다는 뜻으로 주가가 움직이는 흐름을 선으로 그어 나타낸 것이 추세선입니다. 주가는 이러한 추세선에서 상승과 하락을 반복하는 경우가 많으며 추세선을 돌파하거나 이탈할 때 새로운 추세가 형성되며 그 시점을 포착하여 매매를 하는 것이 추세선 돌파 패턴 입니다.
추세는 상승추세, 하락추세, 횡보추세로 분류되는데 추세선 돌파 패턴은 하락추세 이후 나타나는 흐름을 의미하는 것입니다.
차트형태 
하락하는 주가는 일정한 패턴을 그리며 계산식으로 하락하게 되며 그 때 하락 추세선이 형성되는 것입니다. 이 추세선을 돌파하지 않는 한 하락추세는 계속 진행된다고 볼 수 있습니다. 따라서 하락추세의 상단에서 성급한 매수보다는 매도 관점으로 대응하는 것이 현명한 방법입니다.
하락하던 주가가 낙폭이 과하던가 호재성 뉴스가 나오는 등의 이유로 지금까지 지켜오선 하락추세선을 돌파하게 되는 그림입니다. 이때 보통 거래량을 동반한 양봉이나 갭상승이 나오는 것이 일반적이며 추세가 반전될 가능성이 높은 구간입니다.
그러나 돌파하였다고 무조건 매수하기보다는 돌파 이후 상승 추세로 바뀔 때 매수하는 것이 낫습니다. 하락하던 주가가 돌파하였다고 급하게 올라가는 경우는 드물기 때문입니다.
따라서 하락추세를 보이는 종목의 매수는 돌파 이후 추세가 바뀌는 것을 확인하고 매수에 가담하시기 바라며 재차 하락추세로 진입할 가능성도 있으니 손절선을 정하는 것이 중요합니다.
깃발형 패턴은 방향성을 나타내주는 지속형 패턴에 속합니다. 급격한 상승이나 하락을 보인 후 조정의 성격으로 나타나게 되며 이 때 나타나는 깃발의 모습은 추세와 반대로 만들어 지는 것입니다.
깃발형에서 본래의 추세는 깃대라고 부르며 이후 지지선과 저항선의 조정추세가 형성되고 이 추세는 보통 사각형 모양의 깃발 모양의 형태로 완성됩니다. 이후 이 깃발추세의 지지라인을 이탈하면 깃대만큼의 차트형태 목표까지 추세가 지속된다고 볼 수 있습니다.
깃발형 패턴은 상승깃발형과 하락깃발형 두 가지 종류가 있으며 그 중 하락깃발형은 위 그림처럼 하락하던 추세가 깃발의 모습을 만든 후 재차 하락하는 패턴을 이야기 합니다. 비슷한 패턴으로는 하락패넌트형이 있습니다.
패넌트(PENNANT)란 좁고 기다란 삼각기를 말합니다. 하락패넌트형 패턴은 하락깃발형 패턴과 유사하지만 깃발 부분이 삼각형으로 뾰족하게 수렴한다는 차이점이 있습니다.
이러한 하락깃발형이나 하락패넌트형의 종목이 있다면 추세가 확실히 정해지기 전까지 섣부른 매수를 자제해야 할 것입니다. 기술적 반등의 의미만 가질 수 있기 때문입니다.
'상승깃발형'은 이전에 소개한 하락깃발형과는 정반대의 패턴을 보이는 형태이므로 상승깃발형은 어떠한 패턴과 특징을 보이고 있는지 알아보겠습니다.
상승깃발형의 모습은 하락깃발형의 패턴과 반대되는 흐름입니다. 상승추세의 종목이 눌림목을 주면서 하락조정을 거칠 때 흔히 나오는 흐름으로 삼각수렴이나 사각형패턴과 유사한 흐름을 보입니다.
상승깃발형의 특증으로 일반적으로 횡보조정보다는 하락조정을 보이고 있으며 상단추세를 돌파하였을 경우가 매수포인트라고 말할 수가 있습니다.
상승깃발형패턴과 하락깃발형패턴 중 어떤 흐름도 추세선을 돌파하기 전까지 확신을 가져서는 안되는 것입니다. 조금 늦게 매수, 매도하더라도 패턴이 완성된 이후 확인 후 매매에 임해야 하는 것입니다.
과거 기아차의 흐름으로 상승 후 깃발패턴을 완성하고 상단추세를 돌파한 이후 목표치 이상 상승하는 흐름을 보여주고 있습니다. 이 때 주의하여야 할 점은 돌파 후 바로 급등하기 보다는 저항라인까지 다시 한번 하락한 후 올라가는 특성이 있다는 점입니다.
따라서 돌파시 매수한 사람들은 순간적으로 매수가 아래로 주가가 떨어질 가능성이 있으니 자자라인의 이탈이 없다면 추세가 꺠지기 전까지 포지션을 가져가야 하는 것입니다.
패턴분석은 크게 반전형 패턴과 지속형 패턴으로 나뉘어 지게 됩니다. 각각의 특징은 아래와 같습니다.
①반전형 패턴 : 패턴이 만들어지게 되면 올라가게 되던 것이 떨어지게 되고 떨어지고 있던 것이 올라가게 되는 패턴 입니다.
②지속형 패턴 : 먼저 있었던 것들이 계속 이어지는 형식의 패턴입니다.
모든 패턴중에서 가장 중요한 것은 주가가 상승하기 위해서는 거래가 증가하게 되고 주가가 하락하게 될 때에는 거래량도 하락하게 된다는 것이 일반적인 것입니다. 따라서 같은 패턴의 경우에도 거래량의 증감 여부에 따라 신뢰도가 달라진다고 할 수 있는 것입니다.
일반적인 3봉형으로 기존의 상승 추세에 있던 것이 하락 추세로 이어지게 되는 패턴입니다.
헤드 앤 숄더 패턴에서는 왼쪽 어때에서는 거래량이 늘어나고 머리와 오른쪽 어깨에서는 거래량이 줄어드는 것이 신뢰도가 있는 패턴이라고 볼 수 있습니다.
헤드 앤 숄더 패턴이 차트형태 반전되어 있는 패턴입니다. 3중 바닥형이라고도 하며 기존의 하락 추세에 있던 것이 상승 추세로 이어지게 되는 패턴입니다.
하락추세로 이어지게 되는 패턴을 이야기 하며 상대적으로 첫번째 봉우리의 거래량이 두번째 봉우리에서의 거래량 보다 많은 것이 특징입니다.
상승추세로 이어지는 패턴을 이야기 하며 떨어질때는 경사가 크게 떨어지지만 올라갈 때는 완만하게 상승하는 것이 일반적입니다. 즉 떨어질때는 거래가 없지만 상승할때는 거래량이 증가하게 되는 것입니다.
원형으로 점차 반전을 하게 되는 패턴으로 점차 상승추세로 이어지게 되는 형식입니다. 이 패턴은 신뢰도가 크다고 할 수 있습니다.
원형바닥형의 반전된 형태로써 하락 추세로 이어지게 되는 형식입니다.
주가가 급락한 후에 급등하는 패턴 형식이며 보통은 똑바로 올라가고 떨어지는 것이 아니라 떨어질 떄는 칼같이 떨어지고 상승할 때는 완망하게 상승하는 것이 일반적입니다.
주가의 하락추세가 이어지는 패턴이며 고점에 대한 기울기가 완만해지고 저점의 기울기는 높아지는 것으로 즉 고점과 저점의 차이가 줄어드는 것을 이야기 합니다.
상승쐐기형과 반대의 패턴으로 상승추세가 이어지는 패턴의 형식입니다. 상승쐐기형이 고점에 대한 기울기가 완만해지는 것에 반해 하락쐐기형은 저점의 기울기가 완만해 지는 것입니다.
상승깃발형이라고도 하며 상승 추세가 이어지게 됨을 알려주는 패턴의 형식입니다. 패넌트형(깃발형)이 나오기 위해서는 전제조건이 필요한데 그것은 바로 주가의 단기 급등입니다.
급등 이후에 주가는 조정을 받게 되는데 이 때 큰폭으로 주가가 빠지지 않고 완만하게 주가가 쉬는 모습을 보여주는 것이 바로 패넌트 형이라 할 수 있습니다.
하락깃발형이라고도 하며 하락 추세가 이어지게 됨을 알려주는 패턴형식입니다. 상승페넌트형과는 반대로 주가가 급락한 이후라는 전제조건이 필요한데, 급락 이후 다시 큰폭으로 상승 하는 것이 아니라 조금 서서히 올라가는 모습을 보이다가 다시 떨어지고 마는 모양새를 띠게 되는 것입니다.
대칭삼각형이라고도 하며 이 패턴 이후 상승을 할지 하락을 할지는 확실하게 정해지지 않았지만 일반적으로 상승을 많이 한다고 할 수 있습니다. 즉 주가가 상승을 한 뒤 고점과 저점이 수렴을 한 후 다시 발산하게 되는 패턴이라고 할 수 있습니다.
차트 종류 알아보기
차트종류
차트는 상대방이 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 도와주는 유용한 기능입니다.
데이터를 비교하거나 분석된 자료를 전달하고자 할 때 어떤 차트를 사용하에 따라
상대방이 쉽게 이해하거나 그렇지 않게 될 수 있습니다. 때문에 데이터에 따른 올바른 차트를 선택하는 것이 중요합니다.
세로/가로 막대형
몇 개의 그룹의 데이터를 심플하게 나타내거나 간단한 비교/분석할 때 효과적인 차트입니다.
▼ 세로막대형
▼ 가로막대형
꺾은선형
일정기간의 또는 시간적 데이터 흐름이나 추이를 분석하는데 효과적인 차트입니다.
▼ 꺾은선형
원형
데이터의 전체 대비 각 항목별 비율을 비교할 때 효과적인 차트입니다.
원형 차트는 표시되는 항목이 많을 경우 복잡해져 데이터를 이해하기가 어려우므로
7개 이하 항목을 나타낼 때 가장 적절합니다.
▼ 원형
분산형
두 개의 데이터 관계를 나타내는 차트로 회원가입과 매출의 관계 같은 데이터 관계를 나타낼 떼 효과적인 차트입니다.
▼ 분산형
도넛형
2개의 데이터를 2개의 원형으로 비교할 때 사용하는 차트로
2개의 제품 또는 연도매출 등의 비율을 비교할 때 효과적인 차트입니다.
▼ 도넛형
방사형
하나의 기준이 되는 구분을 통하여 2개 이상의 데이터의 빈도를 한눈에 확인할 수 있는 차트입니다.
▼ 방사형
표면형
지형도 형태와 같이 색과 무늬로 같은 값 범위에 있는 영역을 나타내는 차트로 데이터 최적의 조합을 찾을 때 효과적인 차트입니다.
▼ 표면형
거품형
거품형은 분산형과 유사한 차트로 거품도형의 크기 따라 데이터의 비율 또는 데이터 값을 나타내는 차트입니다.
▼ 거품형
주식형
주식 데이터인 시가, 고가, 저가, 종가 데이터를 이용하여 캔들로 주식차트를 구성할 수 있습니다.
▼ 주식형
현대 사회에서 정보는 곧 힘이라고 할 정도로 정보의 중요성은 날로 높아지고 있습니다. 정보의 양은 점점 많아지며 그 정보들 속에서 어떻게 빠르게 데이터를 찾아내 효율적으로 분석하는지가 매우 중요해졌죠. 즉 현대 사회에서 어떻게 수많은 데이터를 시각화하여 사용자들에게 정보를 전달해주는지가 매우 중요해지고 있습니다.
그렇다면 데이터 시각화가 무엇일까요?
수많은 데이터들을 이해하기 쉽게 시각적으로 표현하여 전달하는 것 을 뜻합니다. 가장 대표적인 방법으론 막대그래프와 파이 차트가 있습니다.
과거 단순이 엑셀과 같은 테이블 구조에 정보를 뿌려주는 개념이었다면, 현재에는 한눈에 데이터가 들어오는 것이 중요해진 것이죠.
그에 따라 정보를 가공하고 디자인해야 하는 사람의 역할도 함께 중요해졌습니다. 단순이 테이블에 있던 정보를 막대 차트로 옮기면 데이터의 가시성이 올라갈까요? 그렇지 않습니다. 각 차트별로 장단점이 있습니다. 같은 정보라 하더라도 어떻게 그려주냐에 따라 정보의 가시성이 크게 차이가 납니다.
그렇기 때문에 어떤 데이터를 어떠한 목적으로 시각화할지 식별한 다음 적절한 차트 유형을 선택해주는 것이 매우 중요 합니다
데이터 차트 유형
데이터 차트 유형에는 목적에 따라 크게 6가지 유형이 있습니다. (시간이 지남에 따라 점점 더 늘어나고 있지만 대표적인 것을 추려보았습니다.) 비교, 트렌드 파악, 전체 대비 부분 파악, 상관관계, 연결관계, 공간 정보 파악 등이 그것인데요. 각 목적 별로 각각 어떠한 차트들이 있는지 자세히 살펴보겠습니다.
Carbon Design System
Carbon is IBM’s open source design system for products and digital experiences. With the IBM Design Language as its foundation, the system consists of working code, design tools and resources, human interface guidelines, and a vibrant community of contri
1. 비교 를 목적으로 한 데이터 시각화
비교에 유리한 차트 유형들
막대 차트
막대 차트 종류에는 가로 차트 그래프, 세로 막대 차트, 그룹형 막대 차트, 플로팅 막대 차트 등이 있습니다.
막대 차트는 각각의 카테고리 별 데이터를 비교 하기 유리하며 시간 경과에 따른 추세를 표현하기 좋습니다.
그룹화된 막대 차트는 여러 범주의 값을 비교하기 좋습니다.
롤리팝 차트
막대 차트와 유사한 역할을 하는 비교 목적의 데이터 시각화 방법입니다. 80% 이상의 높은 값의 데이터들을 비교할 때 사용하는 시각화 방법 입니다. 막대 차트에서 나열되면 값의 차이를 알기 쉽지 않아 시각적으로 알아보기 어렵습니다. 하지만 롤리팝 차트로 표현하면 좀 더 비교가 용이합니다.
롤리팝 그래프
버블형 차트
버블 차트는 버블을 사용하여 각 축에 자유롭게 측정값을 표현 합니다. 각 축을 따라 하나의 측정값이 표시됩니다. 거품의 크기는 통해서 측정값을 표현할 수 있습니다.
레이더 차트, 방사형 차트, 거미줄 차트
여러 항목의 크기를 한눈에 비교할 수 있는 그래프로 방사형 차트(혹은 거미줄 차트)라고도 합니다. 하나의 측정 목표에 대한 평가 항목이 여러 개일 때 사용되며 여러 측정 목표를 겹쳐 놓고 비교하기에 편리 합니다. 측정 목표의 성향 및 균형을 직관적으로 알 수 있어 편리합니다.
워드 클라우드
글에서 언급된 핵심 키워드를 시각화하는 기법 으로 문서에서 언급되는 단어가 많을수록 크게 표현을 합니다.
해당 문서의 주요 키워드와 개념을 직관적으로 파악하기가 용이 합니다.
2. 트렌드 및 추세 를 표현하기 위한 데이터 시각화
트랜드 및 추세 표현
선 차트는 선으로 연결된 일정한 간격으로 데이터를 표시합니다. 선으로 시각화하여 시간 경과에 따른 추세를 표현 하고 여러 데이터를 비교할 수 있습니다.
영역 차트
영역 차트는 선 차트와 유사 하지만 선 아래 영역은 색상이나 패턴으로 채워져 표현합니다. 시간에 따른 변화의 규모를 시각화해야 하는 경우 유용 하며. 전체에 대한 부분의 관계를 표시하기 위해 누적 영역형 차트로도 사용됩니다.
박스 플롯 차트
박스 플롯은 많은 데이터를 눈으로 확인하기 어려울 때 그림을 이용해 데이터 집합의 범위와 중앙값을 빠르게 확인할 수 있는 목적으로 사용 합니다. 또한 통계적으로 비정상적인 이상점(outlier)이 있는지도 확인 이 가능합니다.
히스토그램 차트
표로 되어 있는 도수 분포(도수분포표)를 그림으로 시각화시킨 것으로 이해하시면 됩니다. 전체 집단의 분포 현황을 파악하거나 비교할 때 용이합니다.
계급은 가로축에 도수는 세로축에 표시되어 표현하는 것이 일반적입니다. 막대 차트에서는 막대 간 간격을 둬도 상관없지만 히스토그램 차트는 막대 간 간격을 두면 안 되며 붙여 사용합니다.
막대그래프는 카테고리별 데이터 비교를 목적으로 한다면 히스토그램은 측정된 연속적인 값(성적, 몸무게 등)을 나열하여의 데이터를 비교하는 것을 목적으로 사용합니다.
카테고리 별로 구분된 막대그래프(좌), 측정된 연속적인 값으로 나열된 히스토그램(우) [출처 : https://www.edrawsoft.com/kr/for-beginners/what-is-histogram.html]
3. 부분 대 전체 비교를 목적으로 한 데이터 시각화
부분 대 전체 비교에 용이한 차트
파이 차트 / 도넛 차트
파이 차트는 전체에 대한 각 부분의 비율을 부채꼴 모양으로 백분율로 나타낸 차트 입니다. 각 부채꼴의 중심각이 전체에서 차지하는 비율을 나타내며, 비율을 한눈에 볼 수 있다는 장점 이 있습니다. 전체적인 비율을 쉽게 파악할 수 있어서 언론사에서 통계 수치를 공개할 때 자주 활용되지만 각 데이터별로 크기의 차이가 없을 경우 시각적으로 비교하기가 어렵다는 단점이 있습니다. 따라서 데이터별 크기 차이가 비슷할 시 비교를 목적으로 사용한다면 막대차트가 유리합니다.
도넛 차트는 파이 차트의 일종 입니다. 가운데가 도넛처럼 비어 있기 때문에 가운데 영역을 활용할 수 있는 장점 이 있습니다.
누적 막대 차트
누적 막대 차트는 각 데이터 계열의 합계 및 각 범주 내 비례를 확인 하기 좋으며 각 범주 별 데이터의 기여도를 확인하는데 유용 합니다.
불릿 차트
불릿 차트(Bullet Chart, 총알 차트)는 실적 데이터를 표현하기 위한 최적의 시각화로 막대 차트와 유사하게 생겼으나, 타깃 차트형태 대비 현재 얼마나 목표에 달성했는지 보여주기 위한 목적으로 사용합니다.
좌측 이미지 출처 : 카본 디자인 시스템 , 우측 이미지 및 자료 출처:  https://jaydata.tistory.com/60  [Data & Graph]
누적 영역 차트
영역 차트는 선 차트와 유사하지만 선 아래 영역은 색상이나 패턴으로 채워져 표현합니다. 시간에 따른 변화의 규모를 시각화해야 하는 경우 유용하며. 전체에 대한 부분의 관계를 표시하기 위해 누적 영역 차트로도 사용 됩니다.
미터 차트
단일 변수의 값과 관련된 정보를 표시하는 방법입니다. 이 차트에서는 현재 값이 일반적인지 혹은 위험 범위에 있는지 여부를 색상으로 나타낼 수 있으며 디바이스의 용량 정보, 월별 총 근무 시간 등의 데이터를 표현하는데 많이 사용됩니다.
게이지 차트
자동차 계기판 형태로 시각화하여 현재 상태, 목표 달성 추이 등을 한눈에 파악하기 위한 목적 으로 사용합니다.
트리 차트
각 카테고리별 간 정확한 데이터 비교보단 많은 카테고리에 소속된 데이터(부분 대 전체) 간의 관계를 파악할 때 사용 합니다. 제한된 공간에서 많은 양의 데이터를 처리할 때 트리 구조의 노드 링크 다이어그램이나 네트워크 다이어그램은 복잡해 보일 수 있습니다. 트리 맵은 영역 크기를 통해 각 카테고리 및 하위 카테고리에 대한 직사각형 수량을 표시하면서 계층 구조를 유지 하기 때문에 대안으로 떠오르고 있습니다.
서클 팩 차트
서클 팩은 데이터를 원으로 계층적인 시각화를 표현 합니다. 트리 맵 동일한 개념으로 트리의 각 노드를 원으로 표시되고 하위 노드는 상위 내에서 원으로 표시됩니다. 각 원의 크기는 인구 또는 파일 크기 등의 값을 표현하는 데 사용 됩니다. 색상은 카테고리(범주)를 지정하거나 추가 변수를 나타내는 데 사용할 수도 있습니다. 서클 팩 은 트리 맵보다 공간을 효율적으로 활용하지는 못하지만 계층 구조를 더 잘 나타낼 수 있습니다.
두 개 이상의 계층 구조가 있는 서클 팩의 경우 확대/축소 기능을 통해 데이터를 탐색할 수 있습니다.
4. 상관관계 를 표현하기 위한 데이터 시각화
스캐터 차트
좌표상의 점들을 표시함으로써 두 개 변수 간의 관계를 나타내는 그래프 방법 입니다 . 대부분의 차트에서는 카테고리가 축 중 하나에 표시되지만, 스캐터 차트에서는 카테고리는 점으로 표시되고 측정값은 두 축에 각각 표시됩니다. 세 번째 선택적 측정값이 있을 경우, 해당 값은 점의 크기로 반영이 되어 표현됩니다. 큰 데이터 셋을 분석하고 압축 데이터를 보는 경우, 데이터 포인트의 밀도는 색으로 나타냅니다.
단일 색상 및 혼합 색상을 통하여 데이터를 시각화 하는 방법입니다. 이 데이터 시각화 방법은 복잡한 데이터를 한눈에 쉽게 파악하기 용이합니다.
평행 좌표 차트
평행 좌표 차트는 변수가 다양하거나 다를 시 데이터를 표현하기 유리한 방법 입니다. 각 변수는 세로 축에 표시하고 각 데이터 요소는 축을 따라 연결된 일련의 점으로 표시됩니다.
평행 좌표 차트는 축이 있는 방사형 차트와 동일하므로 많은 사용 사례에서 선호됩니다. 장점은 각 변수가 완전히 다를 수 있고 자체 척도를 가질 수도 있다는 것입니다(단위도 다를 수 있습니다).
5. 연결 관계 를 표현하기 위한 데이터 시각화
산키 다이어그램
Sankey 다이어그램은 데이터 세트의 두 가지 지표와 레코드가 이들 사이에 어떻게 분포되어 연결되는지 표시하도록 설계된 유형 흐름도 입니다.
두 지표의 여러 블록을 서로 옆에 배치하여 더 넓은 충적도를 생성할 수 있지만 이러한 특정 종류의 차트는 직접 연결되지 않은 지표 간의 상관관계를 표시하지 않는다는 점을 고려하는 것이 중요합니다. 이것은 일반적으로 각 블록에 대해 다른 색상 세트를 사용하여 강조됩니다.
산키 다이어그램
네트워크 다이어그램
네트워크 다이어그램은 네트워크 아키텍처를 시각적으로 나타내는 방법 입니다. 다양한 아이콘과 연결선으로 네트워크 구조를 매핑합니다. 시각적 표현을 통해 사용자가 복잡한 연결을 한 눈에 쉽게 이해할 수 있으므로 네트워크 레이아웃을 공유하는 데 이상적입니다. 이러한 다이어그램은 문제를 분리하거나 새 시스템을 설계할 때 특히 유용합니다.
트리 다이어그램
계층 구조 및 순차적으로 일어난 사건을 트리 구조로 표현한 방법 입니다.
6. 공간 정보 파악 을 목적으로한 데이터 시각화
등치 지도
사전 정의된 영역 내에서 음영, 색상 또는 기호 배치의 차이를 사용하여 해당 영역의 속성 또는 수량의 평균값을 나타내는 맵 입니다.
비례 기호 맵
맵 영역에 데이터를 오버레이되 표현 됩니다. 데이터를 맵에서 버블로 표현 하는 방법은 가장 일반적으로 사용되는 기호입니다. 버블의 면적은 데이터세트의 값에 비례 합니다.
연결 지도는 지도에 배치된 점을 직선 또는 곡선으로 연결 하여 그립니다. 연결 맵은 지리적 연결 및 관계를 표시하는 데 유용하지만 맵 경로를 표시하는 데 사용 할 수도 있습니다. 연결 맵은 연결 분포를 통해 또는 지도에서 연결이 집중된 방식을 통해 공간 패턴을 나타내는 데에도 유용할 수 있습니다.
이상 데이터 시각화의 종류를 살펴보았습니다.
종류가 많아 많이 길어졌네요. 데이터 시각화의 종류는 이렇듯 매우 많고 장단점이 분명합니다. 나의 데이터는 어떤 유형이며 어떤 시각화 방법으로 표현해야 더 가시성이 좋아질까를 고민하신다면 정보 전달을 더 효과적으로 할 수 있습니다.
차트(chart)는 어떤 자료의 분석 결과를 알아보기 쉽게 일정한 양식의 그림으로 나타낸 표이다. 하나의 그림이나 표로 나타내기 때문에 알고 싶은 결과를 한눈에 볼 수 있다. 의료, 항공, 통계 자료 등 공공기관뿐만 아니라 평소에도 자주 쓰인다. 막대그래프, 꺾은선 그래프, 원그래프 차트형태 등 다양한 방법으로 표현할 수 있다. 도표라고도 부른다. [1]
개요 [ 편집 ]
차트는 두 개 이상의 상호 관계와 변화의 상태를 도형적으로 표현한 것이다. 사무용 그래프(business graphics) 분야에서는 그래프와 같은 뜻으로 쓰인다. [2] 차트는 매우 다양한 형태를 취할 수 있지만 차트에 데이터에서 의미를 추출하는 기능을 제공하는 공통 기능이 있다. 일반적으로 사람은 텍스트보다 그림에서 의미를 차트형태 더 빨리 추론할 수 있어서 차트의 데이터는 그래프의 데이터가 참조하는 내용에 대한 간결한 설명을 제공한다. 수평 및 수직축이 사용되는 경우 일반적으로 각각 x축 및 y축이라고 한다. 각 축에는 규모, 주기적인 눈금으로 표시되며 일반적으로 숫자 또는 범주 표시와 함께 표시된다. 각 축에는 일반적으로 표시되는 차원을 간략하게 설명하는 레이블이 외부 또는 옆에 표시된다. 척도가 숫자인 경우 레이블은 종종 괄호 안에 해당 척도의 단위가 붙는다. 예를 들어, 이동거리(m)는 일반적인 x축 레이블이며 미터 단위로 표시된 이동 거리가 차트 내 데이터의 수평 위치와 관련되어 있음을 의미한다. 그래프 내에서 그리드 데이터를 시각적으로 정렬하는 데 도움이 되는 줄 수가 나타날 수 있다. 그리드는 규칙적이거나 중요한 눈금에서 시각적으로 강조하여 향상할 수 있다. 강조된 선을 주 그리드 선이라고 하고 나머지는 보조 그리드 선이라고 한다. 차트의 데이터는 모든 형식으로 표시될 수 있으며 개별 텍스트를 포함할 수 있다. 라벨 차트에서 표시된 위치와 관련된 데이터를 설명한다. 데이터는 연결되거나 연결되지 않은 점 또는 모양, 색상 및 패턴의 조합으로 나타날 수 있다. 추론 또는 관심 지점을 그래프에 직접 오버레이 하여 정보 추출을 더욱 지원할 수 있다. 차트에 나타나는 데이터에 여러 변수가 포함된 경우 차트에는 범례, 범례에는 차트에 나타나는 변수 목록과 그 모양의 예가 포함된다. 이 정보를 통해 각 변수의 데이터를 차트에서 확인할 수 있다. [3]
종류 [ 편집 ]
막대그래프 [ 편집 ]
막대그래프는 여러 가지 통계나 사물의 양을 막대 모양의 길이로 그린 표로, 범주 데이터를 요약하는 방법이다. 막대그래프에서는 동일한 너비의 여러 막대를 사용하여 데이터를 표시하며, 각 막대는 특정 범주를 나타낸다. 각 막대의 높이는 특정 집계(예: 나타내는 범주에 있는 값의 합계)에 비례한다. 분석을 만들 때 적용된 경우 막대그래프에서는 추가 정보를 참조선이나 여러 곡선 유형에 표시할 수 있다. 예를 들어 이러한 선 또는 곡선은 데이터 포인트가 특정 다항식 곡선에 따라 얼마나 잘 조정되는지를 보여주거나, 데이터를 설명하고 시각화 위에 곡선 또는 직선을 표시하는 모델에 샘플 데이터 포인트 모음을 맞추어 해당 모음을 요약한다. 일반적으로 분석에서 필터링 된 값에 따라 곡선의 모양이 변경된다. [4]
- 독자에게 익숙하다.
- 시각화 중 가장 정확한 전달이 가능한 길이를 이용하였기 때문에, 값의 정확한 전달이 가능하고 읽기 쉽다.
- 대부분의 데이터셋을 커버할 수 있다.
- 음수도 나타낼 수 있다.
- 누적 막대그래프의 경우, 각 비율을 정확히 파악하기 어렵다. [5]
히스토그램 [ 편집 ]
히스토그램은 분포표를 그래프로 나타낸 것이다. 보통 히스토그램에서는 가로축이 계급, 세로축이 도수를 뜻하는데, 때때로 반대로 그리기도 한다. 계급은 보통 변수의 구간이고, 서로 겹치지 않는다. 그림에서 계급(막대기)끼리는 서로 붙어 있어야 한다. 히스토그램은 일반 막대그래프와는 다르다. 막대그래프는 계급 즉 가로를 생각하지 않고 세로의 높이로만 나타내지만, 히스토그램은 가로와 세로를 함께 생각해야 한다 [6]
- 쉽고 유용하다.
- 대부분의 데이터셋에 적용할 수 있다.
- 용량이 큰 데이터도 한눈에 요약해 준다.
- 분포의 모양, 중심, 치우침 정도, 퍼짐 정도를 파악할 수 있다.
- 데이터의 범위를 파악할 수 있다.
- 데이터가 항상 재가공(구간별 빈도수 요약)되어 표현된다.
- 도표에서 정확한 데이터를 재현할 수 없다.
- 여러 카테고리를 비교하기에 한계가 있다. [7]
라인 차트 [ 편집 ]
라인 차트(line chart)는 직선 세그먼트로 연결된 '마커'(marker)라는 이름의 일련의 데이터 지점으로 정보를 표시하는 차트의 일종이다. 수많은 분야에서 일반화된 기본적인 유형의 차트이다. 측정 지점이 정렬되고 직선 세그먼트와 함께 병합된 것을 제외하고는 산 점도와 비슷하다. 선 도표는 시간 간격에 따라 데이터의 경향을 시각화하기 위해 종종 사용되는데, 이를 시계열이라고 하며, 이에 따라 선은 시간 순서에 따라 표현되기도 한다. 이러한 경우에는 실행 도표(run chart)라고 부른다. [8]
- 시간에 따른 숫자 형 변수의 변화를 잘 보여 준다.
- 데이터 바깥으로 외삽(Exrapolation)이 가능하다.
- 내삽(Interpolation)을 통해 결측치 예측이 가능하다.
- 두 개 이상의 카테고리의 관계를 비교해볼 수 있다.
- 선분이 여러 개 있을 때, 쉽게 어수선해져 가독성이 낮아진다.
- 특정 시점의 데이터 포인트의 정확한 값을 알기 어렵다. [9]
원그래프 [ 편집 ]
원그래프(Pie chart)는 전체에 대한 각 부분의 비율을 부채꼴 모양으로 백분율로 나타낸 그래프이다. 각 부채꼴의 중심각이 전체에서 차지하는 비율을 나타내며, 비율을 한눈에 볼 수 있다는 장점이 있다. 전체적인 비율을 쉽게 파악할 수 있어서 언론사에서 통계 수치를 공개할 때 자주 활용된다. 원그래프는 수치 데이터를 표현한다. 먼저 전체에 대한 각 항목의 백분율을 계산한다. 그다음 항목이 차지하는 백분율만큼 원을 나눈다. 마지막으로 각 항목의 명칭, 백분율을 적는다. 원그래프를 나누어 나온 백분율의 합이 100%가 되는지 확인해야 한다. [10]
- 독자에게 익숙하다.
- 시각적으로 단순하다.
- 비율 데이터의 완결성을 테스트하기에 좋다.
- 각도를 이용하기 때문에 정확한 값을 전달하기 어렵다.
- 5개 이상의 카테고리를 전달하기 힘들다.
- 만드는 사람의 의도에 따라 메시지가 많이 달라질 수 있다. [11]
꺾은 선 그래프 [ 편집 ]
꺾은 선 그래프 또는 선 그래프는 수량을 점으로 표시하고 그 점들을 선분으로 이어 그린 그래프를 말한다. 불필요한 부분을 생략하고 자세히 그래프를 그릴 때는 물결선을 긋는다. 선 그래프는 연속적 자료를 다루거나 통시적 자료를 다룰 경우, 동일하거나 일련의 관찰대상의 추이를 비교할 경우, 추세(trend)를 관찰할 경우에 쓰이는 그래프이다. 시간에 따라 뭔가가 지속해서 변화하는 것을 기록할 때 굉장히 유용하다. 숫자로만 적으면 지속해서 변화하는 것의 흐름을 정확히 파악하기가 어려우므로 차트형태 이런 상황에서 꺾은선그래프가 유용하다. [12]
- 조사하지 않은 중간의 값도 대략 예측할 수 있다.
- 세로 눈금 한 칸의 크기를 너무 작게 하면 눈금 그리기가 어렵고 그래프가 너무 커지며, 너무 크게 할 경우 수량을 표시하기 힘든 단점이 있다. [13]
산점도 [ 편집 ]
산점도는 가로축(x축)과 세로축(y축)을 설정한 좌표평면상에서 각각의 관찰 값들을 점이나 X 문자로 표시하는 방식을 말한다. 물론 두 축이 의미하는 바가 무엇인지부터 확실하게 정의되어야 한다. 산점도는 나중에 회귀 분석(regression)을 할 때 굉장히 중요해진다. 수치를 표시하고 비교하는 데 사용되어 추세 외에도 데이터 클러스터의 모양을 보여 주고, 데이터 클라우드에서 각 데이터 지점의 관계를 나타낼 수 있다. [14]
- 그리기 쉽다.
- 자료를 읽어내기 쉽다.
- 도표에서 데이터를 정확하게 재현할 수 있다.
- 비선형(non-linear) 관계를 보여주기에 최적이다.
- 값의 범위, 최저, 최솟값을 탐색할 수 있다.
- 두 변수가 수치로 얼마나 상관 있는지 알 수 없다.
- 2개 이상의 변수 관계를 탐색할 수 없다.
- 겹쳐 그려지는 문제가 발생할 수 있다. [15]
버블 차트 [ 편집 ]
버블 차트(Bubble chart)는 데이터의 흐름을 평가하는 시스템 분석에 사용하는 차트의 하나이다. 선이나 화살표로 이어지는 주석이 붙은 원(풍선 모양)으로 프로그램이나 시스템 내에서 동작 대상이 되거나 이동하는 데이터에 적용되는 조작, 절차를 나타내는 것을 말한다. 계통도나 플로차트 대신 버블 차트를 사용하는 것은 각 부분 간의 구조적, 순차적 또는 절차상의 관계를 주안점으로 하지 않고 주로 전체의 각 개념이나 부분 간의 연관을 기술하기 위해서이다. 가장 간단한 형태로, 버블 차트는 2차원의 데이터를 표현한다. 한 데이터는 동그란 버블의 크기로 시각화되는 수치 데이터이고, 다른 데이터는 버블 차트가 나타내고자 하는 대상이다. 간단하게 말해서, 큰 버블은 큰 값을 의미한다. [16]
- 카테고리별로 색상을 다르게 하면 4개의 변수를 시각화할 수 있다.
- 복잡한 데이터셋을 시각화할 수 있다.
- 핵심 차트형태 변수를 한눈에 추론할 수 있다.
- 표를 읽는 것보다 트랜드 파악에 수월하다.
- 원들이 겹쳐져 정보가 소실되기 쉽다.
- 0 혹은 음수의 자료들 전달이 어려울 수 있다. [17]
레이더 차트 [ 편집 ]
레이더 차트(Radar Chart)는 어떤 측정 목표에 대한 평가항목이 여러 개일 때 항목 수에 따라 원을 같은 간격으로 나누고, 중심으로부터 일정 간격으로 동심으로 척도를 재는 칸을 나누어 각 평가항목의 정량화된 점수에 따라 그 위치에 점을 찍고 평가항목 간 점을 이어 선으로 만들어 항목 간 균형을 한눈에 볼 수 있도록 해주는 차트이다. 여러 측정 목표를 함께 겹쳐 놓아 비교하기에도 편리하다. 각 항목 간 비율뿐만 아니라 균형과 경향을 직관적으로 알 수 있어 편리하다. 특히 신문, 잡지 등에서 많이 쓰이는데 예를 들어 여러 제품의 품질을 평가하기 위해 견고성, 사용 편의성, 가격, 디자인, 고객서비스 등의 항목을 두고 이를 10단계로 점수를 매기고 이를 레이더 차트로 만들어서 보면 각 제품의 장단점과 균형을 쉽게 알 수 있어서 편리하다. 레이더의 표시장치와 닮아서 레이더 차트라고 한다. [18]
- 계절, 시간 등 순환하는 카테고리에 강점이 있다.
- 방위 표현에 강점이 있다.
- 정렬 순서에 민감하여 모양이 많이 달라질 수 있다. [19]
깔때기 차트 [ 편집 ]
깔때기 차트는 단계별 이탈률 혹은 전환율을 보여주는 차트이다. 쉽게 말해서 단계별로 얼마나 남는지 살펴볼 때 유용하게 사용할 수 있다. 주로 마케팅과 영업 분야에서 단계별로 가망고객 전환율 분석을 통해 프로세스별 효과 및 효율성 검증, 개선에 활용된다. 따라서 태블로를 이용해서 시각화할 때 차트형태 단계별로 수량이나 금액을 폭이나 크기로 표현한다면 더욱 효과적인 분석이 가능해진다. [20]
- 각 세션의 크기를 대비함으로써 직관적으로 문제점을 파악 할 수 있다.
- 무질서한 카테고리 또는 프로세스 관계가 없는 것은 표현이 힘들다. [21]
워드 클라우드 차트 [ 편집 ]
워드 클라우드 차트는 각 단어의 중요도를 한눈에 알아볼 수 있도록 높은 시각적 효과를 제공하는 차트이다. 단어의 중요도는 데이터에 나타난 단어의 빈도수가 얼마나 높은지 혹은 단어에 주어진 수치(가중치)가 얼마나 큰지에 따라서 결정되며 차트상에는 단어의 크기와 색상을 달리하여 표현된다. 워드 클라우드 차트는 노드의 series 속성값에 노드를 설정하여 생성할 수 있다. 차트에 표현되는 단어의 크기는 노드에 정의되는 다음 두 속성에 의해서 결정된다. [22]
- 대량 텍스트에서 키워드를 추출할 수 있다.
- 데이터 너무 적거나 데이터 구분이 뚜렷하지 않은 텍스트에 적용되지 않는다. [21]
간트 차트 [ 편집 ]
간트 차트는 1919년 미국의 헨리 간트(Henry Laurence Gantt)가 창안한 관리 도표로 작업 계획과 작업 실적을 비교해 작업 진도를 관리·통제하는 진척관리에 이용된다. 간트 차트는 한 축에 시간의 흐름을 표시하고 다른 한 축에 생산 사이클에서 요구되는 과업들을 표시, 전체 생산 공정의 일정 계획을 수립할 수 있고 핵심 과업이나 지체 작업을 손쉽게 파악할 수 있다. 간트는 과업의 성과뿐 아니라 생산 일정계획의 작업순위를 결정할 수 있는 기준이 확립되어야 한다고 주장했는데, 생산과업의 작업순위가 효과적으로 계획·조정·수행되려면 최적 타이밍 결정이 우선되어야 한다고 보았다. 일정 계획이 수립되어 있지 못하면 병목현상이 발생하고 비효율이 내재돼 전체 시스템의 기능을 저하한다는 것이다. [23]
-
차트형태
- 전체 일정을 한눈에 볼 수 있다.
- 각 업무 사이의 관계를 보여줄 수도 있다.
- 변화 또는 변경에 약하다.
- 일정계획에 있어서 정밀성을 기대하기 어렵다.
- 작업 상호 간의 유기적인 관계가 명확하지 못하다. [24]
각주 [ 편집 ]
- ↑ 〈도표(diagram / graph / chart )〉, 《사이언스올》, 2015-09-09
- ↑ 〈차트〉, 《네이버 지식백과》
- ↑ 〈차트〉, 《HiSoUR》
- ↑ 〈막대 그래프란?〉, 《TIBC》
- ↑ 〈막대 차트 (Bar Chart)〉, 《위키독스》
- ↑ 〈히스토그램〉, 《위키백과》
- ↑ 〈히스토그램 (Histogram)〉, 《위키독스》
- ↑ 〈선도표〉, 《위키백과》
- ↑ 〈라인 차트 (Line Chart)〉, 《위키독스》
- ↑ 〈원그래프〉, 《위키백과》
- ↑ 〈파이/도넛 차트 (Pie/Donut Chart)〉, 《위키독스》
- ↑ 〈선그래프〉, 《readonly》
- ↑ 제3교실플러스, 〈꺽은선그래프 배우기 〉, 《네이버 블로그》, 2012-08-27
- ↑ 〈산점도〉, 《나무위키》
- ↑ 〈산점도 (Scatter Plot)〉, 《위키독스》
- ↑ 〈버블 차트〉, 《네이버 지식백과》
- ↑ 〈버블 차트 (Bubble Chart)〉, 《위키독스》
- ↑ 〈레이다 차트〉, 《위키백과》
- ↑ 〈레이더 차트 (Radar Chart)〉, 《위키독스》
- ↑ 송재환, 〈분석 상황에 맞는 차트 작성 – ⑤ 깔때기 차트〉, 《플랜잇》, 2017-01-02
- ↑ 21.021.1 〈시각화 차트 종류 14 종: 한 눈에 들어오는 가치를 잡아주기〉, 《파인리포트》
- ↑ 〈알메이트-차트 6.0 사용 설명서〉, 《리아모어》
- ↑ 〈간트차트〉, 《네이버 지식백과》
- ↑ 〈간트 차트〉, 《위키백과》
참고자료 [ 편집 ]
- 〈히스토그램〉, 《위키백과》
- 〈원그래프〉, 《위키백과》
- 〈레이다 차트〉, 《위키백과》
- 〈간트 차트〉, 《위키백과》
- 〈선도표〉, 《위키백과》
- 〈히스토그램 (Histogram)〉, 《위키독스》
- 〈막대 차트 (Bar Chart)〉, 《위키독스》
- 〈라인 차트 (Line Chart)〉, 《위키독스》
- 〈파이/도넛 차트 (Pie/Donut Chart)〉, 《위키독스》
- 〈산점도 (Scatter Plot)〉, 《위키독스》
- 〈버블 차트 (Bubble Chart)〉, 《위키독스》
- 〈레이더 차트 (Radar Chart)〉, 《위키독스》
- 〈선그래프〉, 《readonly》
- 제3교실플러스, 〈꺽은선그래프 배우기 〉, 《네이버 블로그》, 2012-08-27
- 〈산점도〉, 《나무위키》
- 〈버블 차트〉, 《네이버 지식백과》
- 〈차트〉, 《네이버 지식백과》
- 〈간트차트〉, 《네이버 지식백과》
- 송재환, 〈분석 상황에 맞는 차트 작성 – ⑤ 깔때기 차트〉, 《플랜잇》, 2017-01-02
- 〈시각화 차트 종류 14 종: 한 눈에 들어오는 가치를 잡아주기〉, 《파인리포트》
- 〈알메이트-차트 6.0 사용 설명서〉, 《리아모어》
- 〈도표(diagram / graph / chart )〉, 《사이언스올》, 2015-09-09
- 〈차트〉, 《HiSoUR》
- 〈막대 그래프란?〉, 《TIBC》
같이 보기 [ 편집 ]
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